pytorch_cuda_alloc_conf设置 1. 解释pytorch_cuda_alloc_conf是什么及其作用 pytorch_cuda_alloc_conf是一个环境变量,用于配置PyTorch在使用CUDA进行GPU内存分配时的行为。通过合理设置该环境变量,开发者可以优化CUDA内存的使用,减少内存碎片,提高GPU内存的利用率,从而避免“out of memory”错误,提升模型训练的效率。
步骤3:编写并运行测试代码 现在,编写一个简单的 PyTorch 程序,以确认环境变量是否设置成功。以下是一个例子: importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")print("CUDA is available. Using GPU.")else:device=torch.device("cpu")print("CUDA not available. Usi...
这条命令会显示你当前的PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量的值。如果命令输出为max_split_size_mb:2,则表示设置成功。 第4 步:使用 PyTorch 测试设置 接下来,你可以编写一个简单的 PyTorch 脚本来测试你的设置。使用文本编辑器创建一个新的 Python 文件。比如,使用nano: nanotest_cuda.py 1. 在文件中输入以下代...
这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"...
笔者的观测OOM请求最小值是6.18GB,所以最终选择了6144作为最优设置:可以设置个1/4显存的值吧。4G = 1024set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512set PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=venvset COMMANDLINE_ARGS= 10楼2023-03-21 07:58 收起回复 ...
OutOfMemoryError:CUDA内存不足。尝试分配26.00 MiB(GPU 0; 6.00 GiB总容量; 3.76 GiB已分配; 17.31 MiB可用; PyTorch总共保留了3.96 GiB)如果保留内存>>分配内存,请尝试设置max_split_size_mb以避免碎片。有关内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF,请参阅文档时间:15.8秒。 2楼2023-09-24 23:27 回复 古月林...
memory in use. Of the allocated memory 18.70 GiB is allocated by PyTorch, and 353.02 MiB is reserved by PyTorch but unallocated. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF...
250.00 MiB (GPU 0; 22.50 GiB total capacity; 21.04 GiB already allocated; 0 bytes free; 21.33 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF...
一旦确认CUDA可用,下一步就是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF。可以在命令行中执行以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 这条命令将最大分配大小设置为128MB,从而防止GPU内存碎片化。 如果你在Windows环境下,可以使用以下命令来设置环境变量: ...
CUDA内存不足。try to allocate 968.00 MiB (GPU 0;8.00 GiB总容量;6.54 GiB已分配;0字节自由;如果预留内存是>>分配的内存,尝试设置max_split_size_mb以避免碎片。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的文档前几次都还炼得好好的,今天又不行了,...